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基督圣体
来自杰克神父 在新年之际，我们感谢上帝在过去一年的祝福，并祈求祂赐福来年。天主教的一项悠久传统是在除夕夜祈祷或唱一首古老的赞美诗。圣安布罗斯和圣奥古斯丁在圣奥古斯丁于 387 年受洗后立即创作了《感恩赞颂》，每年 12 月 31 日，教皇和红衣主教都会在罗马庄严地唱诵《感恩赞颂》。从那时起已经过去了几天，但现在用英文版的《感恩赞颂》感谢上帝并赞美他还为时不晚：您是上帝：我们赞美您；您是主；我们欢呼您；您是永恒的父亲：万物都崇拜您。所有的天使、天堂的所有力量、基路伯和撒拉弗，向你歌唱无尽的赞美：圣哉，圣哉，圣哉，主，大能大力之神，天地充满你的荣耀。光荣的使徒们赞美你。高贵的先知们赞美你。身穿白袍的殉道者大军赞美你。全世界的圣教会都赞美你；圣父，威严无比，你真正的独生子，值得所有人崇拜，圣灵，你的拥护者和引导者。基督，你是荣耀之王，是父永恒的儿子。当你成为人来释放我们时，你并没有避开圣母的子宫。您战胜了死亡的痛苦，为所有信徒打开了天国之门。
aston-burnard-bnc.pdf - 语料库利兹
英国国家语料库收集了 4000 多个现代英国英语口语和书面语样本，这些样本以电子形式存储，经过精心挑选，尽可能反映出该语言的使用者和用法。该语料库共收录了超过 1 亿个单词，目前词典编纂者正在使用该语料库编纂词典，计算机科学家正在使用该语料库使机器“理解”并生成自然语言，语言学家正在使用该语料库描述英语，语言教师和学生正在使用该语料库教授和学习英语 — 这些只是该语料库的部分应用。欧洲各地的机构都购买了 BNC 并将其安装在计算机上，用于研究。但是，使用 BNC 语料库并不需要拥有一份副本：也可以通过互联网使用万维网或专门为此开发的 SARA 软件系统来查阅该语料库。BNC 手册提供了与语料库一起分发并在网络服务上使用的 SARA 软件的全面指南。它说明了从 BNC 中了解当代英语用法的一些方法，旨在鼓励广大公众使用该语料库。我们尽可能避免使用行话和不必要的技术细节；本书只假设读者对语言和语言问题感兴趣。该手册分为三个主要部分。它以介绍开始
基金指南-ICAR
印度国家农业研究系统 (NARS) 必须找到解决农业当前问题的方法，并保持其在技术开发方面的领先地位，以应对所有不断出现的预期和未预期的问题。新德里印度农业研究理事会 (ICAR) 致力于支持解决问题的研究理念，并解决具有区域和国家重要性的问题。还支持研究产生新的科学和知识维度，这些研究具有未来在农业及其相关领域（包括畜牧业、渔业、社会科学和其他相关领域）应用的潜在潜力。理事会正在努力激励科学家，使他们具备科学才能，并最终影响印度农业/农业科学。 Corpus 基金下的竞争性拨款项目是 ICAR 的新举措之一，旨在为科学家提供资金，使他们能够出色地完成研究项目。理事会将以竞争模式邀请 Corpus 基金资助的研究提案。 Corpus 基金下的竞争性拨款项目的愿景、使命和目标如下：
ga4gh phenopackets的语料库
Daniel Danis，1，2 Michael J. Bamshad，3，4，5 Yasemines Bridges，6 Raymond Dalgleish，Peter J. Freeman，10 Adam S.L. Graves，1 Groza Tud，11，12，13 Peter Hansen，1 Julius O.B. Jacobsen，6 Adam Klockberk，14 Maaike Kusters，15，16 Markus S. Ladewig，1个后卫C.S. Reis，22，23 Catharina Schuetz，24，25，30 Damian Smedley，6 Zocche，27 Messes A.Daniel Danis，1，2 Michael J. Bamshad，3，4，5 Yasemines Bridges，6 Raymond Dalgleish，Peter J. Freeman，10 Adam S.L.Graves，1 Groza Tud，11，12，13 Peter Hansen，1 Julius O.B.Jacobsen，6 Adam Klockberk，14 Maaike Kusters，15，16 Markus S. Ladewig，1个后卫C.S.Reis，22，23 Catharina Schuetz，24，25，30 Damian Smedley，6 Zocche，27 Messes A.Reis，22，23 Catharina Schuetz，24，25，30 Damian Smedley，6 Zocche，27 Messes A.
早期胎儿call体
测量由4位考官Eran Kassif，T.W，A.M。和E.H.进行。使用腹部RM6C 2 - 6 MHz凸探针或阴道RIC 6 - 12MHz探针（均为探针，GE Healthcare），使用Voluson E10超声机（GE Healthcare）。从非vertex表现中的18周，使用了长达17周的妊娠17周的经阴道方法和腹部方法。为了获得标准化的图像，我们通过前fontanelle获得了胎儿大脑的中尺平面。图像被放大，以使胎头占据屏幕的70％。探针被倾斜，直到CC水平有清晰的边缘。测量了CC的前后长度。通过3个成像标准支持早期CC的识别：1）低技术结构的出现，2）跨越大脑的中线，以及3）位于脊髓骨动脉的下方，上方的tela tela tela choroidea（图1和在线视频1和在线视频1和2）。使用颜色多普勒超声检查证明了可质动脉。当颜色多普勒上可呈周围动脉不清或连续时，使用了缓慢的流动多普勒。我们进行了一项额外的试点研究，评估了CC测量的可重复性。五十九个胎儿的观察者内变异性评估了37个胎儿，用于观察者间的变异性。对于观察者内变异性，同一操作员对2个不同图像进行了2个测量。对于观察者间变异性，第二个操作员在新获得的图像上测量了CC长度。这已确定在出现后，我们与发现胎儿体积测量的患者联系了第五个百分点。
早期胎儿call体
测量由4位考官Eran Kassif，T.W，A.M。和E.H.进行。使用腹部RM6C 2 - 6 MHz凸探针或阴道RIC 6 - 12MHz探针（均为探针，GE Healthcare），使用Voluson E10超声机（GE Healthcare）。从非vertex表现中的18周，使用了长达17周的妊娠17周的经阴道方法和腹部方法。为了获得标准化的图像，我们通过前fontanelle获得了胎儿大脑的中尺平面。图像被放大，以使胎头占据屏幕的70％。探针被倾斜，直到CC水平有清晰的边缘。测量了CC的前后长度。通过3个成像标准支持早期CC的识别：1）低技术结构的出现，2）跨越大脑的中线，以及3）位于脊髓骨动脉的下方，上方的tela tela tela choroidea（图1和在线视频1和在线视频1和2）。使用颜色多普勒超声检查证明了可质动脉。当颜色多普勒上可呈周围动脉不清或连续时，使用了缓慢的流动多普勒。我们进行了一项额外的试点研究，评估了CC测量的可重复性。五十九个胎儿的观察者内变异性评估了37个胎儿，用于观察者间的变异性。对于观察者内变异性，同一操作员对2个不同图像进行了2个测量。对于观察者间变异性，第二个操作员在新获得的图像上测量了CC长度。这已确定在出现后，我们与发现胎儿体积测量的患者联系了第五个百分点。
带注释的 EEG 人工资料语料库 - NSF-PAR
此版本是 TUAR v1.0.0 的更新，后者是一个部分注释的数据库。在 v1.0.0 中，使用了类似的五路系统以及额外的“空”标签。“空”标签涵盖未注释的任何内容，包括工件实例。在 v1.0.0 中，只有有限数量的工件被注释。在此更新版本中，工件的每个实例都经过注释；最终，这为用户提供了信心，即记录中未使用五个类别之一注释的任何部分都不包含工件。v2.0.0 中没有添加新文件、患者或会话。但是，数据已使用这些标准重新注释。文件总数保持不变，但工件事件的数量显着增加。注释完成并发布数据后，将提供有关语料库的完整统计数据。预计这将在 7 月初发生 - 就在 IEEE SPMB 提交截止日期之后。
性别平衡的语料库生成神经机器翻译
神经机器翻译模型再现其培训数据中存在的性别偏见，尤其是从性别中性语言（如英语）翻译成像西班牙语（如西班牙语）的语法性别语言时。本文通过将最先进的语言调整为性别平衡且合成生成的领域来调整性别偏见。我们的方法涉及使用以结构化提示为指导的大语言模型（LLM）的合成数据扩展，因为它对可扩展数据增强具有很大的好处。我们首先识别LLM和提示组合，该组合生成最准确，最少偏见的反事实句子。实验表明，当由更广泛的示例，逐步推理引导时，Llama 2-13B模型表现最好，并使用模型所需的相同语言来完成任务。使用此设置，我们增加了一个具有性别修饰句子的数据集，然后使用Lora来调整NLLB模型，Lora是一种参数效率的方法，仅训练模型参数的1.5％。我们的实验表明，在不影响翻译质量的情况下，性别偏差的统计学显着降低。较大的数据集结合了事实和合成反事实，并滤除低质量生成的示例有助于更有效地概括性别语言模式。这些结果具有更广泛的含义：首先，参数有效的微调可以以较小的计算成本减少性别偏见；其次，llm aigment的数据集可以匹配其他合成增强方法的有效性。
Jibo Kids Copus：儿童机器人的演讲数据集...
1。引言语言和扫盲技能的发展是基础教育的基石。然而，国家对教育进步评估的经验结果强调了现实：美国37％的四年级学生没有证明阅读能力与年级的期望相符（Irwin等人，2022）。扫盲基础是在关键的幼儿园和幼儿园时期建立的，在那里孩子们发展了诸如语音意识和信件知识之类的识字能力（Bus and van Ijzendoorn，1999年）。因此，这些早期发展阶段需要集中注意力和资源来促进语言增长。为了增强学习经验并利用这些进步，在教育空间中使用系统已变得司空见惯（Williams等人，2013年），但技术进步仍然必须解决一个重大障碍：当代的自动语音识别技术的表现不足，任务是为儿童的反应得分（Dutta等人，2022; Yeung and Alwan，2018年）。自动产生的儿童语音转录的容易出错的性质对他们整合到教育应用中构成了重大挑战。，1997; P´aez等。，2007年； Snow等。，2007年）。然而，综合儿童的语音数据库的显着稀缺性仍然存在于该领域，尤其是在纵向数据集中。，2022; Safavi等。，2012年； Yeung and Alwan，2018年）。，2018年； Kory等。研究的重点是幼儿园年龄的儿童强调了该年龄段的专门量身定制ASR系统的必要性，因为在Pre-K和幼儿园水平上开发的语音学和字母知识等识字能力可以支持识字技能的发展（Biemiller和Slonim，Slonim，Slonim，2001; Fishman and Pinkerman，2003; Hart et;这些纵向资源对于调查语言发展和精炼以儿童为中心的自动语音识别和说话者识别系统是无价的（Dutta等人。通过跟踪同一儿童，研究人员可以绘制语言获取的轨迹。这种理解可以指导专门针对儿童言语不断发展的特征的系统和技术的开发。（Yeung和Alwan，2019年）。纵向数据还促进了通过提供有关儿童语音模式如何发展，支持个性化学习环境和儿童手机互动等领域的应用程序的见解，从而促进了专门针对儿童声音的教育应用的发展。要有效地从儿童那里收集数据，研究人员必须设计涉及孩子体验的数据收集机制。社会机器人，具有交互式吸引儿童的能力，具有在临床和教育环境中实施这些数据驱动的见解的巨大潜力（Kanero等人，2013年； Westlund and Breazeal，2015年）。jibo被用来为幼儿园，幼儿园和一年级的儿童管理一系列结构化和半结构化任务。机器人可以促进针对各种目标的有针对性活动，包括评估语音发展和语音习得，以及加强发音技能。利用社会机器人的互动功能，Jibo（Spaulding and Chen，2018年），本文介绍了两年内收集的新颖的儿童演讲数据集。这些任务包括字母和数字标识以及说明任务。数据集的纵向组件，其中一部分参与者返回后续记录，促进了儿童言语中对发展轨迹的分析。作为较大的人类机器人相互作用（HRI）研究的一部分，评估了Yeung等人在课堂环境中社会机器人的有效性。（2019b），Yeung等。（2019a），Tran等。（2020），Johnson等。 （2022b）和Johnson等。 （2022a），本文对数据集的集合进行了全面讨论，包括设计注意事项和记录条件。（2020），Johnson等。（2022b）和Johnson等。（2022a），本文对数据集的集合进行了全面讨论，包括设计注意事项和记录条件。
Corpus Christi用餐计划豁免程序
要求放弃进餐计划的学生应以书面形式提交他们的请求。根据医疗或饮食要求的要求必须伴随有执照的医疗提供者的书面确认，并且如适用的是医疗提供者或注册营养师准备的详细饮食。预计学生将负责做出医疗饮食可能需要的食物的正确选择。大学服务主任将与餐饮总监一起审查提交的材料，以确定是否可以适应要求。